Publicação

Deteção de alterações para efeitos de atualização de cartografia a partir de imagens de alta resolução espacial e dados cartográficos existentes

Detalhes bibliográficos
Resumo:	O objetivo deste trabalho de projeto é apresentar uma metodologia de deteção de alterações (Change Detection, CD) para apoio à atualização da Carta Militar. Utilizaram-se dados históricos de cartografia, nomeadamente bases de dados geográficas (BDG) e ortofotos das regiões de Coimbra, Santarém e Cartaxo, que por comparação com a segmentação semântica de imagens atuais (ortofotos) permitiram calcular taxas de desatualização e criar mapas de alterações. A metodologia adotada contemplou o pré-processamento dos dados, segmentação semântica das ortofotos da segunda época e sua utilização para a deteção de alterações. Inicialmente utilizaram-se BDG para produzir máscaras de classes e realizou-se a calibração radiométrica relativa das ortofotos. Seguiu-se o treino de um modelo conjunto, baseado em algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, através da técnica de aprendizagem em conjunto por generalização de modelos, para realização da segmentação semântica. Os seus resultados foram utilizados juntamente com dados de cartografia da primeira época, para obter mapas de alterações e taxas de desatualização. Como principais resultados destaca-se a obtenção de um modelo conjunto constituído por uma U-Net de backbone ResNet34 e duas Feature Pyramid Networks de backbone ResNet34 e ResNet101. Na segmentação dos dados de Coimbra, Santarém e Cartaxo, obtiveram-se, respetivamente, valores de Intersection Over Union de 0.45, 0.37 e 0.43, exatidão global de 0.80, 0.75 e 0.81, e coeficiente Kappa de 0.67, 0.59 e 0.63. A deteção de alterações entre a cartografia antiga e a cartografia atual obtida por segmentação de ortofotos, apresenta valores de desatualização de 24.8%, 31.7% e 30.1% respetivamente, que comparadas com dados de cartografia, indicam sobrestimação de 10%. Foram obtidos valores de área sob a curva ROC de 0.76, 0.79 e 0.82, e taxas de falsos negativos de 5.6%, 3.5% e 3.0%, respetivamente.
Autores principais:	Castro, Tiago Soares Ferreira de
Assunto:	Deteção de alterações Aprendizagem profunda Aprendizagem em conjunto Atualização cartográfica Ortofotos Trabalhos de projeto de mestrado - 2023
Ano:	2023
País:	Portugal
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	Universidade de Lisboa
Idioma:	português
Origem:	Repositório da Universidade de Lisboa

Descrição
Resumo:	O objetivo deste trabalho de projeto é apresentar uma metodologia de deteção de alterações (Change Detection, CD) para apoio à atualização da Carta Militar. Utilizaram-se dados históricos de cartografia, nomeadamente bases de dados geográficas (BDG) e ortofotos das regiões de Coimbra, Santarém e Cartaxo, que por comparação com a segmentação semântica de imagens atuais (ortofotos) permitiram calcular taxas de desatualização e criar mapas de alterações. A metodologia adotada contemplou o pré-processamento dos dados, segmentação semântica das ortofotos da segunda época e sua utilização para a deteção de alterações. Inicialmente utilizaram-se BDG para produzir máscaras de classes e realizou-se a calibração radiométrica relativa das ortofotos. Seguiu-se o treino de um modelo conjunto, baseado em algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, através da técnica de aprendizagem em conjunto por generalização de modelos, para realização da segmentação semântica. Os seus resultados foram utilizados juntamente com dados de cartografia da primeira época, para obter mapas de alterações e taxas de desatualização. Como principais resultados destaca-se a obtenção de um modelo conjunto constituído por uma U-Net de backbone ResNet34 e duas Feature Pyramid Networks de backbone ResNet34 e ResNet101. Na segmentação dos dados de Coimbra, Santarém e Cartaxo, obtiveram-se, respetivamente, valores de Intersection Over Union de 0.45, 0.37 e 0.43, exatidão global de 0.80, 0.75 e 0.81, e coeficiente Kappa de 0.67, 0.59 e 0.63. A deteção de alterações entre a cartografia antiga e a cartografia atual obtida por segmentação de ortofotos, apresenta valores de desatualização de 24.8%, 31.7% e 30.1% respetivamente, que comparadas com dados de cartografia, indicam sobrestimação de 10%. Foram obtidos valores de área sob a curva ROC de 0.76, 0.79 e 0.82, e taxas de falsos negativos de 5.6%, 3.5% e 3.0%, respetivamente.